文丨方文
出品丨牛刀財經（niudaocaijing）
提到AI，無論是學術界還是產業界，都繞不开商湯。
商湯在AI領域的學術地位毋庸置疑。只不過，作爲科學家創業的典型，商湯在商業化上的進展，以及如何引領行業將技術轉化爲規模化應用落地，一直都是市場更加關注的話題。
在市場期待AI大模型加速落地的情緒下，商湯在生成式AI領域商業化動作頻頻，並反映在最新的財務數據中，無疑給市場服下一顆定心丸。
一、生成式AI收入三位數增長，开啓商業化新藍海
以商湯爲鏡，AI商業化的大時代正在加速到來。今年上半年商湯的業績中，最亮眼的莫過於生成式AI相關收入的商業化進展。數據顯示，商湯科技今年上半年營收總額爲14.3億元，較去年同期有所上漲。
其中，生成式AI相關收入錄得670.4%的同比增長，佔總營收的比例從2022年的10.4%大幅提升到了20.3%。
細分來看，商湯的智慧商業、智慧生活和智能汽車三大核心業務均各有亮點。而在上述業務中，大模型已扮演了關鍵驅動角色。
可以說，大模型實現了商湯的業務再造，推動其進入更廣闊的市場藍海。
智慧商業成爲商湯的第一大收入貢獻單元，收入大幅增長。財報顯示，商湯智慧商業今年上半年營收爲8.5億元，較去年同期的5.7億元同比大漲50.2%，營收佔比接近60%。
企業級AI市場打开了更多的商業應用場景。大模型能力跨越工業紅线，在多個領域實現應用並廣泛落地。期間，商湯深入包括能源、金融、地產、人力資源、傳媒、工業制造、咨詢等10個垂直行業，深度定制行業大模型。
單個企業的需求量也在增加。今年上半年，商湯智慧商業單客戶收入增長幅度達到59.9%。
技術賦能、效率提升是商湯大模型受到廣泛青睞的原因。例如在金融領域，商湯爲中國前三大保險公司之一提供基於AI遙感大模型的農作物承保數據交叉驗證，完善保險公司的風險評估和理賠服務體系，相比傳統的人工識別方案效率提升60倍。
在AIGC的主力板塊智慧生活領域，商湯推出的千億參數大語言模型聊天機器人「商量」和文生圖大模型AI圖片創作平台「秒畫」獲得移動互聯網領域的行業客戶青睞，與電商、社區平台等20多個領域的客戶合作打造服務C端客戶的大模型，觸達數億終端、中小企業和個人用戶。
今年上半年，商湯智慧生活板塊營收錄得3.1億元，客戶數量從183個增長到270個，增幅爲47.5%。
8月31日，商湯宣布日日新大模型旗下“商量SenseChat”即日起全面向用戶开放服務。成爲首批通過《生成式人工智能服務管理暫行辦法》備案的大模型公司。
而在智能汽車領域，商湯由研發轉化爲規模化量產。2023年上半年，商湯“絕影”量產業務實現了573%的增長，量產交付數量達到39萬台，規模量產也帶動了單車毛利提升29%；且期內絕影客戶數從20家增長到34家，增幅達70%。
根據高工智能汽車最新發布的2023年第一季度中國市場乘用車智能座艙軟件供應商前裝市場份額榜單，絕影排名第一。
二、背靠前瞻布局和技術沉澱，大模型紅利釋放
商湯正在成爲第一批獲得大模型技術紅利的企業。
沙利文此前發布的《AI大模型市場研究報告(2023)》顯示，據測算2022年中國人工智能行業市場規模爲3716億人民幣，預計2027年將達到15372億人民幣，年復合增長率高達34%，有望在下遊制造、交通、金融、醫療等多領域不斷滲透，實現大規模落地應用。
報告提到，商湯在產品技術、战略愿景、生態开放構建等綜合競爭力國內第一。
由此可見，商湯已率先實現了“大模型驅動收入增長”底層飛輪的構建，這和其超前的大模型技術投入和布局密不可分。
從2018年开始，商湯就开始布局大模型的研發。2019年，商湯自研了10億參數的CV模型，並實現了當時最好的算法效果。
與此同時，商湯前瞻性打造了算力基礎設施—SenseCore AI大裝置，目前上线GPU數量達到30000塊，算力規模提升至6 ExaFLOPS，這也成爲商湯大模型高速進化迭代的核心引擎。
早在今年4月，商湯就發布了“日日新”大模型體系，並基於日日新發布了生成式AI產品族“商量SenseChat”、“秒畫SenseMirage”、“如影SenseAvatar”等，是國內最早發布大模型產品的廠商之一。
6月，商湯聯合國內多家頂尖研究機構，發布首個超越GPT-3.5-turbo性能的基模型InternLM，並在此基礎上於7月份發布「商量SenseChat 2.0」。
今年8月，商湯新模型InternLM-123B完成訓練，新模型參數量提升至1230億，並在語言、知識、理解、推理和學科五大能力上均實現提高。
數據顯示，InternLM-123B模型在全球51個知名評測集共計30萬道問題集合測試上成績排名全球第二，超過GPT-3.5- turbo以及Meta新發布的LLaMA-2-70B。
此外，商湯也是國內最早實現大模型“工具調用”的廠商之一。例如知識庫掛載，由商湯率先推出，無需訓練便可快速融合知識生成；搭配企業知識庫可以快速解決相關領域問題。InternLM-Chat-7B版本，也是在這種“玩法”之下，成爲了第一個具有代碼解釋能力的开源對話模型。
值得一提的是，商湯在大模型研發的核心環節“數據清洗”的過程中投入了上千塊GPU的算力，並建立起大量系統化、工程化的途徑來進行數據配方的試錯，可以迅速發現大數據庫中的有效數據再到小參數模型上進行驗證。這也支撐了日日新的高速迭代。
從四月到八月，商湯大模型核心底座迭代了四代，並推出各種开源及閉源版本，滿足不同類型用戶的需求，如此高頻的迭代速度和產品力，詮釋了何爲“日日新”。而由技術研發投入，帶來的商業化收入結構升級，以及整體經營的改善，也就獲得了強力支撐。
三、營收結構持續升級，研發進入收獲期
上市前夕，商湯內部確定了“形成穩定的持續性盈利能力和均衡健康的業務結構”的目標。從近年情況來看，商湯營收實現了基本盤的穩定，並在核心領域實現了有效增長。
穩健的業績背後，實際上是其自身營收結構的持續優化升級。
傳統業務板塊智慧城市的收入貢獻進一步降低。商湯財報中提到，其正在推動智慧城市業務轉型，聚焦頭部城市，優化收入質量、改善現金流。商湯在一二线城市的對應板塊收入佔比由去年同期的34%上升至64%。
與之相對的是智慧商業、智慧生活等板塊快速增長。顯而易見的是，業務結構的大轉型不僅沒有給商湯整體營收帶來衝擊，反而注入了新活力。
如今商湯的業務涉及汽車、互聯網、手機、電商、金融等商業場景，收入更加多元，同時在大模型驅動AI加速落地的行業背景下，市場空間也更大。
一直以來，由於商湯持續投入於AI基礎設施和原創技術研究，近年投入研發支出超百億，致使業績虧損，也因此不被人理解。
而如今研發投入前置的效果顯現，商湯商業化進程再次提速，經營狀況明顯改善。這也反映在商湯的財務報表上。
數據顯示，今年上半年商湯營收增速轉正同時，淨虧損和經調整虧損淨額均同比收窄，這也是商湯近年來H1虧損最低。
剔除折舊、攤銷和公允價值變動等和實際經營無關的數據，商湯上半年經調整EBITDA由去年同期的負23.2億元收窄到負20.3億元。
商湯的銷售費用开支和銷售成本有所增加。銷售費用的提高主要源於商業化落地加速，相關推廣費用增加。今年上半年，商湯的銷售成本增加63.0%至7.84億元，以至於對毛利率造成一定影響。這部分成本的上升主要歸因於硬件成本及分包服務費以及與AIDC相關的折舊攤銷上升。
上半年商湯大模型業務如火如荼，帶來了硬件等成本的短期上升。隨着規模化商業落地，成本攤薄效應顯現，這一狀況有望改善。
與之形成鮮明對比的是，期內商湯研發費用相比去年減少12.4%。這一點在火熱的大模型行業顯得獨樹一幟。
衆所周知，AI技術和大模型的研發都是高投入、慢回報產品，在技術成熟和應用落地前的較長周期內，企業很難看到可觀的回報。
商湯布局大模型已達5年之久。現在，商湯已經度過了漫長的技術投入期，進入收獲期。
商湯研發費用的降低是通過硬件規模化實現。今年上半年，商湯從使用第三方機櫃服務轉爲使用自身的AIDC，服務器運營及雲服務費用減少。
企業研發的成熟帶來成本降低，對於商湯來說並非先例，大家熟悉的多個短視頻平台，通過企業規模化後自建數據中心，也實現了研發成本的降低。
此外，AI大模型技術的成熟也帶動了內部的降本增效。
商湯發布的日日新大模型能夠直接爲內部產品的代碼寫作上提供幫助，據沙利文報告披露數據顯示，商湯日日新大模型內部使用效果顯示能夠提升代碼編寫效率約62%。
通常來講，營收增長要比客戶增長延後，再加上商湯的客戶數量增速高於營收增速，隨着“量價齊升”，商湯下半年的商業化成果值得期待。
原文標題 : 大模型商業化的拐點到了
標題：大模型商業化的拐點到了
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